天津市自然科学基金(11JCZDJC15600)
- 作品数：4 被引量：23H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于L_0二阶偏导最小化和核回归模型的图像去噪方法被引量：2
- 2015年
- L0梯度最小化模型(LGM)作为一个最基本的数学工具已经成功的被用在了图像平滑领域.该模型最大的优势就是在处理图像的同时能够很好的保护图像的显著边缘.然而,作为总变差模型(TV)的改进版本,L0梯度最小化模型处理得到的结果图中却存在着比总变差模型更严重的阶梯效应并且不能够很好地保护图像的纹理和细节特征.为了克服这些缺点,本文提出将L0梯度最小化模型中的一阶导数推广到二阶偏导并且引入一个保真项,然后将其应用在图像去噪中.这个保真项是使用控制核作为核函数的移动最小二乘,即核回归模型.该模型虽然能够很好地保护图像的纹理特征,但是该模型处理得到的结果图中不仅会有流式效应并且不能很好的保护图像边缘.因此,本文利用二者的优势将其结合进行图像去噪.大量的实验结果表明提出的模型不仅具有良好的去噪属性并且在去除噪声的同时能够很好地保护图像的边缘和纹理特征.
- 温云磊王元全王怀彬
- 关键词：核回归图像去噪
- 基于梯度矢量卷积场的四阶各向异性扩散及图像去噪被引量：16
- 2013年
- 进一步研究了基于偏微分方程的图像去噪方法。为了去除二阶偏微分方程(P-M模型)引起的阶梯效应以及提高四阶偏微分方程(Y-K模型)的边缘及纹理保护能力,本文将梯度矢量卷积场(GVC)引入到四阶偏微分方程Y-K模型中,提出了基于GVC的四阶各向异性扩散模型。首先,减去原始Y-K模型中的部分梯度方向扩散。然后,引入GVC场以代替图像在梯度方向的二阶导数直接计算。由于GVC场可以较准确地确定图像的边缘位置,并对噪声具有很强的鲁棒性,因此得到了有效的各向异性扩散模型。实验结果表明,运用本文去噪方法可以更好地保护图像边缘及纹理等细节特征,而且能够有效地提高峰值信噪比;文中所有在实验中得到的峰值信噪比均比原始模型高1dB以上。
- 任文琦王元全
- 关键词：图像去噪偏微分方程各向异性扩散
- 基于压缩感知的在线多示例学习目标追踪被引量：1
- 2014年
- 近年来提出的多示例学习算法在一定程度上能够克服模板漂移问题。然而,在线学习需要获取足够多的有用数据才能达到稳定的追踪效果,但是这却增加了算法的复杂度。为了解决这一问题,在压缩感知理论的基础上,运用随机观测的方法对多尺度图像特征进行降维,提取的这些低维特征中包含大量的有用信息。因此,我们提出的算法是先利用压缩感知理论提取目标特征之后,再使用在线多示例学习算法分类器对这些特征进行分类从而实现目标的稳定跟踪。通过对不同的图像序列进行实验,结果表明基于压缩感知的在线多示例学习算法对实时的目标追踪有很好的适应性。
- 韩亚颖王元全
- 关键词：多示例学习压缩感知
- 基于CONVEF的四阶各向异性扩散及图像去噪被引量：4
- 2013年
- 偏微分方程在图像去噪中有广泛的应用。传统的二阶偏微分方程虽然具有较好的去噪效果,但是处理得到的结果容易产生阶梯效应,这种现象会引起后续图像处理的误判断。You和Kaveh提出了四阶偏微分方程,该模型可以有效的去除阶梯效应,但由于该算法是一个各向同性的滤波算法,因此图像的边缘保护能力有所降低,使去噪结果中边缘和纹理等细节信息丢失。针对以上缺点,提出了基于卷积虚拟电子场(CONVEF)的四阶偏微分方程。新的模型降低了图像在边缘方向的扩散,得到一个有效的各向异性扩散模型,从而在去噪的同时可以更好的保护图像的边缘、纹理等细节特征。
- 王元全任文琦
- 关键词：偏微分方程各向异性扩散
